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堆叠图交互 2488 查看 实现堆叠图与条形图绘制，用户可在交互界面进行自定义调整。支持添加分组信息，同时可选择展示组内均值。 蛋白互作关系网络（PPI） 2448 查看 蛋白质相互作用网络（protein protein interaction network，PPI network） 本工具为绘制蛋白互作网络图，以目标蛋白列表及该物种所有蛋白间可能存在的两两互作关系为输入文件，通过网络的形式直观展示一组蛋白中连接度较高的蛋白之间的相互作用关系。若带有表达量变化信息，还可以不同颜色区分上下调信息。 组学关联散点图 2362 查看 本工具为组学关联散点图（Scatter plot），可以通过两组学在二维（即水平X轴和垂直Y轴）平面分布直观表现出两者总体关系趋势。 通过线性回归来衡量两组数据的相关性（可选Pearson,Spearman和 Kendall）。P值小于0.05的情况下，R2值越大，相关性越高。 另外，也可以计算置信区间，用浅灰色阴影绘制在散点图中。 蛋白代谢富集柱状图 2344 查看 条形图（bar chart/bar graph），又称为长条图、 柱状图、棒形图 富集柱状图：显示根据P-value 排序后最小的20个条目绘制 气泡图交互 2061 查看 本工具为绘制气泡图，用于展示富集分析结果中P值最小的前N个功能或者通路。通过气泡图，可以生动地展示富集分析结果中的各个关键统计量，从而在一张图上呈现更多的信息。 其中Y轴对应功能或者通路，X轴表示特定通路中的差异基因和通路中所有基因的比值，气泡的大小表示该通路中差异基因的多少，气泡颜色由紫-蓝-绿-红变化，其富集 pValue 值越小，显著程度越大。 蛋白代谢ROC曲线 2046 查看 在信号检测理论中，接收者操作特征曲线，或者叫ROC曲线（Receiver operating characteristic curve，简称ROC曲线），是一种坐标图式的分析工具，用于选择最佳的信号侦测模型、舍弃次佳的模型或者在同一模型中设置最佳阈值。 蛋白代谢GSEA分析 1925 查看 基因集富集分析（Gene Set Enrichment Analysis， GSEA） 是一种用于确定一组预先定义的基因是否在两种生物状态（例如表型）之间显示出统计上显著的或一致的差异的计算方法。其分为三个步骤，分别为计算富集分数、估计富集分数显著性水平和矫正多重假设验证。 GESA常使用两大基因集合数据库： （1）GO：Gene Ontology(GO)数据库提供了专业的术语来定义基因产物的属性。它包含三大类：生物学过程（Biological Process，BP）；细胞组分（Cellular Component，CC）；分子功能（Molecular Function，MF） （2）KEGG：Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes (KEGG)是系统分析基因功能，联系基因组信息和功能信息的数据库。GSEA也支持自定义基因集合，例如miRNA靶标关系对集合 火山图交互 1871 查看 火山图（Volcano Plot）是一类用来展示组间差异数据的图像，可以方便直观的展示两组样本间差异表达基因/蛋白/代谢物的分布情况。 定量分析 1826 查看 本工具用于结合分组信息对PCR结果的Ct值表进行定量计算。 Alpha多样性分析 1812 查看 本工具用于进行α多样性分析。α多样性反映生物环境内物种的多样性程度，本分析结果包含α多样性指数稀释曲线、α多样性指数Boxplot、 物种累积曲线、Rank Abundance分析 棒棒糖图 1799 查看 Lollipop Chart（棒棒糖图）： 根据差异蛋白或者代谢物的VIP选定top10，通过Lolipopmap图直观的展示代谢物或者蛋白的上下调信息及其log2（FoldChange）值。 小提琴图交互 1752 查看 本工具用于小提琴图 (Violin Plot)，适用于组别为2组及以上，组内有生物学重复的数据集。可展示多组数据的分布状态以及概率密度。这种图表结合了箱形图和密度图的特征，主要用来显示数据的分布形状。与箱形图类似，但是在密度层面展示更好。在数据量较大大时较箱线图更适用。
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